アプリに革新的な AI 機能を実装したい Android デベロッパー向けに、強力な新機能がリリースされました。

• ハイブリッド推論: デバイス上の推論とクラウド推論の両方を活用するための Firebase AI Logic の新しい API
• 画像生成用の最新の Nano Banana モデルなど、新しい Gemini モデルのサポート

さっそく本題に入りましょう。

ハイブリッド推論を試す

新しい Firebase API for hybrid inference では、初期ソリューションとしてシンプルなルールベースのルーティング アプローチを実装し、統合 API を介してデバイス上の推論とクラウド推論の両方を使用できるようにしました。今後、より高度なルーティング機能を提供する予定です。

これにより、アプリはデバイス上でローカルに実行される Gemini Nano とクラウドでホストされる Gemini モデルを動的に切り替えることができます。デバイス上での実行には ML Kit の Prompt API が使用されます。クラウド推論は、Vertex AI と Developer API の両方で Firebase AI Logic のすべての Gemini モデルをサポートしています。

使用するには、Firebase AI Logic とともにfirebase-ai-ondevice依存関係をアプリに追加します。

dependencies {
 [...] 
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.10.1")
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai-ondevice:16.0.0-beta01")
}

初期化時に GenerativeModel インスタンスを作成し、PREFER_ON_DEVICE（デバイスで Gemini Nano を使用できない場合はクラウドにフォールバック）や PREFER_IN_CLOUD（オフラインの場合はデバイス上の推論にフォールバック）などの特定の推論モードで構成します。

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        modelName = "gemini-3.1-flash-lite",
        onDeviceConfig = OnDeviceConfig(
           mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE
        )
    )

val response = model.generateContent(prompt)

Android 向けの Firebase API for hybrid inference はまだ試験運用版です。特に Firebase AI Logic をすでに使用している場合は、アプリで試してみることをおすすめします。

現在、デバイス上のモデルは、テキストまたは単一の Bitmap 画像入力に基づく単一ターンのテキスト生成に特化しています。詳細については、制限事項をご覧ください。

Firebase API for hybrid を活用した新しいサンプルを AI サンプル カタログに公開しました。このサンプルでは、Firebase API for hybrid inference を使用して、選択したトピックに基づいてレビューを生成し、さまざまな言語に翻訳する方法を示しています。コードを確認して、実際の動作をご覧ください。

新しいハイブリッド推論サンプルの動作

新しいモデルを試す

新しい Gemini モデルの一部として、Android デベロッパーに特に役立ち、Firebase AI Logic SDK を介してアプリに簡単に統合できる 2 つのモデルをリリースしました。

Nano Banana
昨年、最先端の画像生成モデルである Nano Banana をリリースしました。数週間前には、新しい Nana Banana モデルをいくつかリリースしました。

_Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）_は、プロフェッショナルなアセット制作向けに設計されており、特定のフォントやさまざまな手書きのシミュレーションでも、忠実度の高いテキストをレンダリングできます。

_Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）_は、Nano Banana Pro の高効率版です。速度と大量のユースケース向けに最適化されています。幅広いユースケース（インフォグラフィック、仮想ステッカー、コンテキストに応じたイラストなど）に使用できます。  

新しい Nano Banana モデルは、実世界の知識と高度な推論機能を利用して、正確で詳細な画像を生成します。

Magic Selfie サンプル（画像生成を使用して自撮り写真の背景を変更）を Nano Banana 2 を使用するように更新しました。背景のセグメンテーションは画像生成モデルで直接処理されるようになったため、実装が簡単になり、Nano Banana 2 の画像生成機能が向上しました。実際の動作はこちらをご覧ください。

Firebase AI Logic SDK を介して使用できます。詳細については、 Android ドキュメントをご覧ください。

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini Flash-Lite ファミリーの新しいバージョンである Gemini 3.1 Flash-Lite もリリースしました。Gemini Flash-Lite モデルは、品質とレイテンシの比率が優れており、推論コストが低いため、Android デベロッパーに特に人気があります。Android デベロッパーは、アプリ内メッセージの翻訳や料理の写真からレシピを生成するなど、さまざまなユースケースで使用しています。

現在プレビュー版の Gemini 3.1 Flash-Lite では、Gemini 2.5 Flash-Lite と同程度のレイテンシで、より高度なユースケースが可能になります。

このモデルの詳細については、Firebase ドキュメントをご覧ください。

まとめ

カタログの新しいハイブリッド サンプルを試して、これらの機能の動作を確認し、デバイス上の推論とクラウド推論の間のルーティングのメリットを理解することをおすすめします。また、ドキュメントを参照して、新しい Gemini モデルをテストすることをおすすめします。